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LangChain MCP

✓ 官方/认证

LangChain

LangChain 完整工具链:Chains、Agents、Retrievers、VectorStores,连接 700+ 集成

91.0k
GitHub Stars
stdio
安装方式
MIT
开源协议
6
可用工具

📖 详细介绍

LangChain 官方 MCP Server,将 LangChain 生态的 700+ 集成(数据加载、文本切分、向量化、链式调用、Agent、Memory)通过 MCP 协议暴露。适合构建复杂 RAG 系统和多步 Agent 工作流。

核心特性

700+ 集成
RAG 完整栈
Agent 框架
LCEL 表达式
Memory 管理
流式输出

🛠️ 可用工具 (6)

load_document()
split_text()
create_embeddings()
build_chain()
run_agent()
query_vectorstore()

🎯 适用场景

RAG 知识库
多步 Agent
文档问答
研究助理
多模型路由
Chain 编排

🔎 相关搜索

用户搜索 LangChain MCP 时的常见问题和长尾关键词:

#LangChain MCP 教程#RAG 系统搭建 LangChain#Agent 多步推理框架#LCEL 表达式教程#VectorStore 向量数据库集成

🧷 主题归类

LangChain MCP 属于以下主题:

常见问题 (FAQ)

Q1.LangChain 和 LlamaIndex 怎么选?

LangChain 适合复杂 Agent 和 Chain 编排,生态更广;LlamaIndex 专注 RAG 索引,开箱即用更简单。

Q2.支持哪些向量数据库?

原生支持 Chroma、Pinecone、Weaviate、Milvus、Qdrant、PGVector 等 30+ 向量库。

Q3.LangSmith 是必须的吗?

不是必须的,但强烈推荐用于调试、追踪、评估 LangChain 应用,有免费额度。

⚙️ 安装与配置

系统要求

  • Python 3.10+
  • LangChain API Key

安装命令

npx -y @modelcontextprotocol/server-langchain

Claude Desktop 配置 (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "langchain-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-langchain"
      ]
    }
  }
}

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